Применение эволюционных алгоритмов для оптимизации тепловых и гидравлических режимов зданий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Шуравин Александр Петрович

• Шуравин Александр Петрович
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Шуравин Александр Петрович

Введение

Глава 1. Современное состояние вопросов оптимизации

термогидравлических режимов зданий

1.1 Обоснование необходимости разработки нового метода оптимизации термогидравлических режимов зданий

1.1.1 Обзор оптимизационных задач термогидравлических режимов зданий

1.1.2 Обзор научных решений в области энергосбережения

1.1.3 Отчет о патентном поиске

1.1.4 Заключение по обоснованию необходимости разработки нового метода оптимизации термогидравлических режимов зданий

1.2 Выбор метода оптимизации

1.2.1 Обзор методов решения задач потокораспределения в тепловых сетях

1.2.2 Обзор математических методов оптимизации

1.3 Выводы по главе

Глава 2. Методологические основы расчета и оптимизации

термогидравлических режимов зданий

2.1 Описание задачи с точки зрения системного анализа

2.1.1 Описание термогидравлической системы зданий

2.1.2. Используемые методы системного анализа

2.2 Метод расчета температурного баланса помещений

2.3 Метод расчета потокораспределения термогидравлической системы здания

2.4 Выводы по главе

Глава 3. Разработка метода снижения температурного дисбаланса отапливаемых помещений и модели автоматического регулирования

клапанов системы отопления зданий

3.1 Метод снижения температурного дисбаланса отапливаемых помещений

3.1.1 Постановка задачи оптимизации

3.1.2 Общее описание методики оптимизации

3.2 Модель автоматического регулирования клапанов системы отопления зданий

3.3 Описание используемых алгоритмов

3.3.1 Алгоритм направленного поиска

3.3.2 Генетический алгоритм

3.3.3 Гибридный алгоритм

3.4 Выводы по главе

Глава 4. Экспериментальное исследование алгоритма оптимизации термогидравлических режимов зданий на основе генетического алгоритма

и градиентных методов

4.1 Описание информационной системы

4.2 Описание проведенных экспериментов

4.2.1 Исследование генетического алгоритма и метода направленного поиска

4.2.2 Повышение эффективности оптимизации температурного режима помещений за счет предварительных утеплительных мероприятий

4.2.3 Исследование характеристик генетического алгоритма, применяемого для оптимизации температурного режима отапливаемых помещений

4.2.4 Исследование влияния внешних условий на оптимальное значение гидравлических сопротивлений клапанов отопительных приборов, установленных в отапливаемом помещении

4.2.5 Статистическое исследование зависимости количества клапанов, положение которых подлежит изменению при изменении внешних условий

и моделирование нестационарного расчета

4.2.6 Исследование сходимости генетического алгоритма

4.2.7 Сравнение расчетной температуры с фактической

4.2.8 Погрешность измерений

4.3 Анализ результатов экспериментов

4.4 Расчет экономической эффективности

4.5 Выводы по главе

Заключение

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение 1. Акт о внедрении

Приложение 2. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Применение эволюционных алгоритмов для оптимизации тепловых и гидравлических режимов зданий»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Перспективным направлением исследования в интеллектуальных системах можно назвать область исследования методов оптимизации термогидравлических режимов зданий, в том числе с использованием эволюционных алгоритмов. В настоящее время городу необходимы интеллектуальные решения, которые обеспечивают качественно новое развитие. В РФ централизованные источник производят около 1650 млрд. Гкал тепловой энергии в год, обеспечивая нужды примерно 75% потребителей.

В наши дни актуальны такие исследования систем централизованного отопления, как решение оптимизационных задач, в частности уменьшение дисбаланса температур. Суть задачи в том, есть здания, средняя температура воздуха в которых значительно выше нормы и зданий, в которых средняя температура воздуха значительно ниже нормы. Аналогичная проблема существует и для конкретных зданий, в которых в одних помещениях температура может значительно превышать норму (далее «горячие» помещения), а в другом помещении температура воздуха значительно ниже нормы (далее «холодные» помещения). Если для решения первой проблемы создано множество методик, которые применимы как на этапе проектирования, так и на этапе эксплуатации, то вторая проблема разработана недостаточно.

Проблему температурного дисбаланса важно решить, потому что в настоящее время проблема «холодных» квартир, решается главным образом за счет увеличения расхода теплоносителя или повышения его температуры. Следствием этого является еще большее повышение температуры в помещениях, где она и так высокая. В некоторых случаях данное отклонение температуры от нормы в большую сторону становиться очень дискомфортным и, в некоторых случаях, даже опасным для здоровья жильцов. В таком случае им приходиться охлаждать воздух в комнате за счет дополнительной инфильтрации воздуха, которую можно получить, открыв окна. Но это влечет за собой нерациональный расход энергии, кроме того, вредит окружающей среде.

Решение задач оптимизации связано с рядом теоретических трудностей, которые выражаются в том, что в наши дни не существует достаточно отработанных алгоритмов для аналитических методов решений сложных систем нелинейных уравнений и неравенств. Преодоление данных трудностей возможно путем применения технологий искусственного интеллекта, таких как методы оптимизации с использованием различных эволюционных алгоритмов: генетический алгоритм, нейронные сети, бионические алгоритмы.

Степень разработанности тематики. Проблемам повышения эффективности энергосбережения в тепловых сетях посвящены труды авторов С. В. Вологдин, М.В. Колосов, С.А. Михайленко, Н.Н. Новицкий, А.В. Луценко, И. Л. Майков, Л. Б. Директор, В. М. Зайченко, Я. В. Снегерева, С. С. Бобенко, О.В. Смородова, С. Н. Костарева, С. В. Солодуша. В последние годы проблеме оптимизации разветвленных тепловых сетей уделяли внимание, Н. М. Намсиддинович, В. И. Самохин, Л. Р. Салаватова Вопросам оптимизации термогидравлических режимов системы отопления зданий уделяли Ю. А. Табунщиков, А. П. Меренков, Р. В. Щекин, В. Н. Богословский, А.А. Басалаев, А. Л. Ефимов. Вопросами применения эволюционных алгоритмов, нейронных сетей и других методов искусственного интеллекта к решению различных прикладных задач занимались Погорелов Н. Е., Ломакин Н. И, Цельсов Н. Ю., Манусов В. З., в частности для оптимизации параметров системы отопления зданий В. А. Стенников применил алгоритм перебора деревьев и метода имитации отжига для схемно-структурной оптимизации тепловых сетей. Применению генетического алгоритма для оптимизации системы отопления зданий внимание уделено не было. Работы перечисленных выше авторов содержат фундаментальные основы теории и практики термогидравлических расчетов разветвленных тепловых сетей; анализ оптимизационных задач, которые решаются при эксплуатации и проектировании тепловых сетей; методики оптимизации температурных и гидравлических режимов задний, основанных на градиентных методах. Работы данных авторов способствовали изучению применимости численных оптимизационных методов для решения актуальных задач энергосбережения.

Однако в трудах этих ученых не рассматривается вопросы устранения недоставкой градиентных методов, таких как проблема недостижимости глобального экстремума целевой функции.

Вопросам энергосбережения так же посвящены работы иностранных авторов, таких как Kong C., Wang D, Sacaan R, Dolan M. J. Данные авторы использовали оптимизационные методы и искусственный интеллект в энергетике, в частности, для экономии электроэнергии. Что касается проблемы оптимизации тепловой энергии, в иностранных источниках данной проблеме уделено недостаточно внимания.

Стоит заметить, что в области систем центрального отопления внедрение IT-технологий пока ограничивается только разработкой учетно -расчетных систем и применением градиентных методов оптимизации для решения отдельных оптимизационных задач.

Область исследований. Диссертация соответствует пунктам 4, 12 Паспорта специальности «2.3.1 Системный анализ, управление и обработка информации, статистика»: п. 4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации; п. 12. Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации.

Цель работы: разработка научно-обоснованных технических и математических решений для снижения температурного дисбаланса системы отопления здания.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. Разработка метода снижения температурного дисбаланса отапливаемых помещений на основе эволюционных алгоритмов.

2. Разработка модели автоматического регулирования клапанов системы отопления зданий с целью поддержания необходимой температуры в помещениях, основанная на оптимизации теплогидравлического режима здания.

3. Исследование закономерности зависимости оптимальных значений гидравлических сопротивлений клапанов отопительных приборов и

балансировочных клапанов от различных параметров в стационарных и нестационарных режимах.

Объект исследования. Система центрального отопления зданий

Предмет исследования. Методы и алгоритмы оптимизации гидравлических сопротивлений регуляторов системы отопления зданий.

Научная новизна:

1. Разработан новый метод снижения дисбаланса отапливаемых помещений зданий, основанный на совместной оптимизации сопротивлений клапанов отопительных приборов и балансировочных клапанов стояков.

2. Разработана модель автоматического регулирования клапанов системы отопления зданий с целью поддержания необходимой температуры в помещениях, основанная на оптимизации нестационарного теплогидравлического режима здания.

3. Впервые проведены параметрические исследования зависимости оптимальных значений гидравлических сопротивлений клапанов отопительных приборов и балансировочных клапанов отопительных стояков от погодных условий и параметров теплоносителя.

Теоретико-методологической основой диссертационного исследования послужили фундаментальные выводы, положения, концепции и гипотезы, изложенные в трудах зарубежных и отечественных ученых в рамках теории оптимизации, теории расчета гидравлических сетей, термодинамики, методологии решения систем нелинейных уравнений. В качестве методического инструментария была использована совокупность методов математического моделирования, системного анализа, теории алгоритмов, статистики, информатики, объектно-ориентированного программирования и программной инженерии.

Практическая значимость работы заключается в разработке математических моделей, алгоритмов оптимизации, исследовании их свойств, а также разработке программного решения, все это позволяет:

1. Решить задачу по минимизации дисбаланса системы теплоснабжения

зданий путем подбора гидравлических сопротивлений регулировочных клапанов отопительных приборов и балансировочных клапанов стояков.

2. Решить задачу автоматического регулирования температуры помещения внутри зданий для поддержания оптимальной температуры при изменении погодных условий (наружная температура воздуха, ветер и т. д.).

3. Уменьшить энергопотребления отапливаемых зданий при сохранении значений температур воздуха в пределах нормативных значений, что позволит снизить нагрузку на экологию, а так же повысить уровень комфорта жителей города за счет снижения температурного дисбаланса помещений.

Результаты работы могут быть рекомендованы:

1. Организациям, ведущими свою деятельность в области прикладных и теоретических исследований в сфере разработки и создания информационных систем для расчета и оптимизации систем центрального отопления;

2. Предприятиям ЖКХ/ТСЖ.

Методы исследования. При проведении исследований были использованы методы математического моделирования, системного анализа, численные методы, а так же методы обработки, визуализации и анализа, при этом были применены эволюционные алгоритмы, объектно-ориентированное программирование, а также методики программной инженерии, включая методики тестирования программных решений и эксперименты.

Положения, выносимые на защиту.

1. Метод снижения температурного дисбаланса отапливаемых зданий, выраженный в последовательности применения эволюционных алгоритмов оптимизации и утеплительных мероприятий, а так же совместной оптимизации клапанов отопительных приборов и балансировочных клапанов стояков и результаты их экспериментального исследования, а так же расчет экономической эффективности предложенных методов оптимизации (соответствует пп. 4,12 паспорта специальности 2.3.1).

2. Модель автоматического регулирования клапанов системы отопления зданий с целью поддержания необходимой температуры в помещениях,

основанная на оптимизации теплогидравлического режима зданий (соответствует пп. 4,12 паспорта специальности 2.3.1).

3. Результаты экспериментальных исследований зависимости оптимального значения гидравлических сопротивлений регуляторов системы отопления от погодных условий и параметров теплоносителя, которые выявили границы применимости предложенных методов оптимизации (соответствует пп. 12 паспорта специальности 2.3.1).

Обоснованность и достоверность научных положений подтверждается:

1. В данной работе были использованы математические модели, основанные на фундаментальных положениях теории обмена массы и тепловой энергии, теории гидравлических цепей, методы и алгоритмы вычислительной математики.

2. Достоверность решения задач оптимизации была обеспечена за счет корректной постановки рассматриваемых задач, проверки сходимости итерационных численных методов.

3. При расчете температурного режима помещений достоверность подтверждается точностью совпадения фактических и расчетных значений температур.

Личный вклад автора. Автором лично предложено использовать генетический алгоритм для оптимизации термогидравлических режимов отапливаемых помещений, разработан метод снижения температурного дисбаланса отапливаемых помещений на основе эволюционных алгоритмов, выполнена программная реализация данного алгоритма. Проведены экспериментальные и параметрические исследования данных алгоритмов. Реализация алгоритма направленного поиска выполнялось при участии научного руководителя Вологдина С. В.

В перечисленных работах соискателем лично получены следующие результаты:

- в работах [117,118] были проведены вычислительные эксперименты для исследования влияния мероприятий по тепловой защите зданий на результаты

оптимизации гидравлических сопротивлений регуляторов системы отопления зданий;

- в работах [110,116,86,115] проведены вычислительные эксперименты для сравнения результатов оптимизации генетического алгоритма и алгоритма направленного поиска для решения задачи оптимизации температурных режимов помещений;

- в работах [96,97] исследованы возможности генетического алгоритма на примере решения задачи обучения нейронной сети;

- в работе [84,85,111] приведена постановка задачи по минимизации дисбаланса системы теплоснабжения зданий путем подбора гидравлических сопротивлений регулировочных клапанов отопительных приборов и балансировочных клапанов стояков; рассмотрены алгоритм и результаты решения задачи;

- в работе [122] проведено исследование влияния внешних условий на оптимальное значение гидравлических сопротивлений клапанов отопительных приборов;

- в работе [123] исследована сходимость генетического алгоритма при решении задачи устранения температурного дисбаланса отапливаемых помещений;

- в работе [114] предложено программное решение для расчета оптимизированных значений гидравлических сопротивлений регуляторов системы отопления зданий;

- в работах [1,79] был проведен обзор оптимизационных задач систем отопления задний и доказана необходимость оптимизации гидравлических сопротивлений регуляторов;

- в работе [4] предложена модель алгоритма оптимизации тепловых и гидравлических режимов зданий.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на международных научно-практических конференциях: V International Conference on Information Technology and Nanotechnology (Самара, 2019), Актуальные

проблемы прикладной математики, информатики и механики (Воронеж, 2019), VIII Международной конференции. Технические университеты: интеграция с европейскими и мировыми системами образования (Ижевск, 2019), Современные информационные технологи и ИТ-образование (Москва, 2019), Конвергентные когнитивно-информационные технологии (Москва, 2020), а также на XXV Республиканской выставки-сессии студенческих инновационных проектов (Ижевск, 2018), Всероссийской научно -технической конференции «Информационные технологии в науке, промышленности и образовании» (Ижевск, 2019).

Имеется Акт об использовании результатов кандидатской диссертационной работы на предприятии.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 16 работах, из них 7 работ - в рецензируемых научных изданиях из перечня ВАК, 2 - в изданиях, индексируемых в международной базе данных Scopus, 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Объем основного текста составляет 150 печатных страниц, включая 29 таблиц, 39 рисунков и список литературы из 128 наименований.

Глава 1. Современное состояние вопросов оптимизации термогидравлических режимов зданий

1.1 Обоснование необходимости разработки нового метода оптимизации термогидравлических режимов зданий

В настоящее время в системах централизованного отопления актуальны такие оптимизационные задачи, как устранение температурного дисбаланса, который выражается в наличии зданий, в которых средняя температура значительно выше нормы («теплых» зданий) и задний, средняя температура в которых значительно ниже нормы («холодных» зданий). Аналогичная проблема актуальная и для помещений внутри одного здания (есть помещения, где температура воздуха выше нормы и ниже нормы). Почему это важно? Дело в том, что в настоящее время проблема «холодных» квартир (где температура в комнате ниже нормативной), решается главным образом за счет увеличения расхода теплоносителя или повышения его температуры. Это приводит к тому, что в помещениях, где температура выше нормативной, становиться еще жарче. В некоторых случаях такая жара становиться буквально невыносимой для жильцов. Тогда они решают проблему за счет дополнительной инфильтрации холодного воздуха через окна (то есть, открывают окна буквально «отапливая» улицу). Понятно, что это приводит к нерациональному расходу энергии, кроме того, увеличивает нагрузку на экологию.

Однако решение задач оптимизации связаны с теоретическим трудностями, которые выражаются в том, что на данный момент не существует достаточно отработанных алгоритмов для аналитических методов решений сложных систем нелинейных уравнений и неравенств. Преодоление данных трудностей возможно путем применения технологий искусственного интеллекта, таких как методы оптимизации с использованием различных алгоритмов: эволюционное программирование, нейронные сети, методы поиска в пространстве состояний.

Необходимость разработки нового метода оптимизации термогидравлических режимов зданий обосновывается данными обзора оптимизационных задач, а также обзором уже произведенных исследований по

тематике энергосбережения, который показывает, что перечисленная выше задача не решена в полной мере.

1.1.1 Обзор оптимизационных задач термогидравлических режимов зданий

Задачей оптимизации является улучшение по критерию оптимальности: экономических и технических требований, например, минимизация расходов, максимизация прибыли, устранение количества отказов в технических системах, минимизация времени выполнения операции и так далее. Касательно систем центрального теплоснабжения, можно назвать такие критерии оптимизации, как уменьшение энергопотребления и энергопотерь, а также устранение температурного дисбаланса[1].

Изучение алгоритмов оптимизации является актуальным, так как данные технологии, кроме оптимизации термогидравлических режимов зданий, можно применить к решению также и других задач, в частности:

- прогнозированию в экономических задачах;

- оптимизации складских запасов;

- составления расписаний;

- снижения себестоимости в производственных процессах.

Одним из факторов, влияющих на вероятность успеха при крупномасштабном внедрении компьютерных технологий, является грамотная постановка задачи и качественное предпроектное исследование. В работе [2] отмечается необходимость детального анализа функционала автоматизируемого предприятия, а также задач, которые должна решать автоматизация. Важно отметить, что при проведении предпроектного обследования необходимо выявить потребности конечных пользователей, лиц, принимающих решение и собственников автоматизируемого предприятия. Это позволит более оперативно и с наименьшими затратами внедрить систему автоматизации.

Таким образом, исследование алгоритмов оптимизации термогидравлических режимов зданий целесообразно начать с обзора оптимизационных задач.

Оптимизация тепловых потоков между абонентами. Суть данной задачи состоит в том, что необходимо устранить тепловой дисбаланс отопительной системы. Он выражается в наличии зданий, температура в которых значительно выше нормы («теплых» домов) и значительно ниже нормы («холодных» домов). Способ решения данной проблемы состоит в том, чтобы подобрать сопла необходимых диаметров. Подбор сопл нужных диаметров позволит достичь нужной температуры воздуха внутри отапливаемых зданий, так как если изменить диаметр сопла, то это повлечет за собой изменение гидравлического сопротивления. Изменение гидравлического сопротивления, в свою очередь, повлияет на расход теплоносителя. Так как температура воздуха отапливаемого помещения зависит от расхода теплоносителя, то она тоже изменится. В чем особенность данной задачи? Она состоит том, что температура воздуха внутри здания зависит не только от расхода теплоносителя в этом здании. Не нее косвенно влияют и другие здания. В частности, другие здания влияют на температуру теплоносителя, так как на их нагрев тратится тепловая энергия.

Решение данной задачи сводиться к задаче оптимизации, в которой целевой функцией является отклонение средней температуры здания от желаемой величины. В случае системы зданий в качестве целевой функции используется сумма отклонений. В качестве ограничений - система уравнений, вытекающих из первого и второго закона Кирхгофа, связь между потерей давления и расходом на участке сети, а также системой неравенств, ограничивающих параметры регуляторов [3,4].

Один из путей оптимизации тепловых потоков между абонентами - выбор оптимального радиуса эффективного теплоснабжения (максимального расстояния от потребителя до источника тепловой энергии). Правильно подобрать радиус эффективного теплоснабжения важно, так как установка потребителя за пределами данного радиуса нецелесообразно, поскольку это приводит к тому, что

затраты на транспортировку энергии превышают доходы от продажи этой энергии такому потребителю. Данный вопрос рассматривался в работе [5]. Автор рассмотрел организацию тепловой сети города Новосибирска с учетом данной рекомендации. В статье была описана схема данной тепловой сети и мероприятия по ее реконструкции для повышения эффективности за счет учета радиуса эффективного теплоснабжения.

Оптимизация мощности теплоисточников, работающих в единой теплосети. Оптимизация расходов на производство и распределение тепловой энергии по потребителям является одним из факторов, которые существенно влияют на экономию энергетических ресурсов. Подобные задачи обычно решаются совместно с нахождением оптимальных параметров тепловой сети. К таким параметров относятся:

- напоры рабочих станций;

- гидравлическое сопротивление регуляторов, задающих нужный гидравлический режим работы.

Целевая функция в данной оптимизационной задаче является сумма затрат на производство тепловой энергии и ее транспортировку до потребителей. Ограничениями являются уравнения, выведенные из перового и второго закона Кирхгофа. Кроме того, ограничениями является функциональная связь между потерей давления и расходом на определенном участке сети. Другим ограничением является диапазон мощностей, допустимых давлений и напоров, расходы теплоносителя и его параметры. [3,4]

Оптимизация гидравлических сопротивлений терморегуляторов зданий.

Помимо дисбаланса в отопительной системе, аналогичная проблема существует и внутри отдельных зданий. Разбалансировка выражается в наличии внутри отапливаемого здания помещений, температура воздуха в которых значительно выше нормативной («теплых» помещений) и значительно ниже («холодных» помещений). Это обусловлено следующими причинами:

- фактические параметры теплоносителя в отопительных приборах помещений не соответствуют требуемым;

- фактических мощности отопительных устройств отличаются от требуемых;

- тепловые приборы подключены к отопительной системе не оптимально.

Данный дисбаланс устранится путем установки на отопительные приборы

термостатов и их регулировкой, а также оптимизацией сопротивлений гидравлических регуляторов и расчетом температурного баланса помещений.

Цель оптимизации - минимизация отклонения температуры помещений от нормативной. Ограничения - система уравнений, вытекающая из первого и второго закона Кирхгофа, связь между потерей давления и расходом на участке сети и система неравенств, вытекающая из ограничений допустимых гидравлических сопротивлений отопительных приборов. [3,4]

Минимизация трудоемкости на обеспечение распределительных теплосетей. Задача минимизации трудоемкости на обеспечение распределительных теплосетей сводиться к оптимизации следующих критериев:

- число мест приложения управления (минимизация);

- потери теплоносителя (минимизация);

- риск возникновения аварийных ситуаций (минимизация).

Что касается рисков возникновения аварийных ситуаций, то оптимизация по этому критерию, как правило, производиться за счет уменьшения общего уровня давления в теплосети.

Задача состоит в том, что нужно определить минимальное необходимое количество дросселирующих устройств на сети. Эти дросселирующие устройства предназначены, главным образом, для управления. Как правило, минимизируются их значения (на сети и у потребителей), обеспечивающие допустимость режима и снижение общего уровня давления в районной тепловой сети.

Решение данной задачи сводиться к решению системы уравнений, вытекающих и первого и второго закона Кирхгофа, а также неравенств, вытекающих из ограничений на параметры теплосети и различных устройств, таких как терморегуляторы и отопительные приборы.

В качестве целевой функции используются различные критерии оптимизации, такие как:

- количество мест регулирования;

- среднее давление.

Данная задача является задачей выбор в многокритериальных задачах принятия решений[6].

Динамическая задача оптимизации. Данная задача оптимизации имеет место в тех случаях, когда меняется тепловая нагрузка одного или нескольких абонентов. Суть задачи заключается в вычислении определенных параметров теплосети (например, потери давления на дросселях и расход воды в теплотрассе) для заданных ограничений при которых значение целевой функции достигает минимума. Пример данной задачи был рассмотрен в работе [7], в котором производился расчет тепловой сети одного из Московских предприятий.

В данной работе авторами были предложены различные примеры, в которых были произведены расчет и оптимизация сети отопления. Один из примеров приведен для случая, когда имеет место существенная гидравлическая разбалансировка. Кроме того, имеется пример расчета в случае, когда менялись тепловые нагрузки при эксплуатации. Показано, что согласование расхода теплоносителя и потребления тепловой энергии, не всегда гарантирует, что расход теплоносителя будет оптимальный для всех абонентов. Таким образом, нужно найти решение общей оптимизационной задачи. Предложенный в данной задаче метод оптимизации позволяет рассчитать параметры регулирующих элементов. Так же, предложенная методика позволяет достичь оптимальных характеристик тепловой сети, а так же, она отследить наличие отклонений параметров тепловой сети, которые в дальнейшем будут возвращены в их оптимальное состояние. Данный возврат происходит того, что изменяется общий расход теплоносителя и характеристики регуляторов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Шуравин Александр Петрович, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Шуравин, А. П. Обзор оптимизационных задач термогидравлических режимов зданий / А. П. Шуравин // Современные технологии в электроэнергетике и теплотехнике: Сборник материалов Всероссийской научно -практической конференции с международным участием. Издательство: Центр научного знания "Логос" (Ставрополь). - Орск, 2018. - С. 51-55.

2. Плющева, Т. И. Предпроектное исследование АСОИИУ с использованием производственных связей / Т. И. Плющева // Дизайн, технологии и инновации в текстильной и легкой промышленности: сборник материалов международной научно-технической конференции. Издательство: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный университет дизайна и технологии". - Москва, 2016. - С. 104-107.

3. Вологдин, С. В. Методы и алгоритмы повышения энергоэффективности многоуровневой системы централизованного теплоснабжения: монография // С. В. Вологдин, Б. Я. Якимович. - Ижевск, Издательство ИжГТУ Имени М. Т. Калашникова, 2015. - 264 с.

4. Vologdin, S.V. Research and optimization of multilevel centralized heat supply using system-oriented approach / S.V. Vologdin, A.P. Shuravin, A.V. Korepanov, G.A. Blagodatskiy // Материалы VIII Международной конференции. Технические университеты: интеграция с европейскими и мировыми системами образования. - Ижевск, 2019. - С. 233-243.

5. Снегерева, Я. В. Проблемы существующей системы магистральных и внутриквартальных тепловых сетей города / Я.В. Снегерева, С.С. Чернов // Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития. - №10 - Новосибирск, 2015. - С. 118-123.

6. Новицкий, Н. Н. Исследование задач и методов многокритериальной оптимизации гидравлических режимов распределительных тепловых сетей / Н.Н.

Новицкий, А.В. Луценко // Научный вестник НГТУ. - том 64 - № 3. - 2016. - С. 131-145.

7. Майков, И. Л. Методы теплогидравлической оптимизации и управления тепловыми сетями / И. Л. Майков, Л. Б. Директор, В. М. Зайченко // Управление большими системами, выпуск 32 (Учреждение Российской академии наук Объединенный Институт высоких температур РАН, Москва), 2011. - С. 205220.

8. Акулич, И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах: Учеб. пособие для студентов эконом. спец. Вузов / И. Л. Акулич— М.: Высш. шк., 1986. - 319 с.

9. Коробейников, А. В. Программирование нейронных сетей. Учебно-методическое пособие по дисциплинам «Методы оптимизации. Нейронные сети», «Нейрокомпьютерные системы» и «Нечеткая логика и генетические алгоритмы» / А. В. Коробейников - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2013. - 44 с.

10. Бобенко, С. С. Автоматизированные ИТП для открытых систем теплоснабжения при независимом присоединении систем отопления к тепловым сетям / С. С. Бобнеко // VII Международный моложенный форум. Образование. Наука. Производство - Белгород, 2015. - С. 2760-2764.

11. Смородова, О. В. Энергетическая эффективность систем транспорта тепловой энергии / О. В. Смородова, С. Н. Костарева // Трубопроводный транспорт - 2011 : Материалы VII Международной учебно-научно-практической конференции, Уфа, 21-22 мая 2011 года. - Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2011. - С. 234-236. - EDN VDUMCL.

12. Смородова, О. В. Инструментальное обследование систем теплопотребления / О. В. Смородова, С. Н. Костарева // Трубопроводный транспорт - 2011 : Материалы VII Международной учебно-научно-практической конференции, Уфа, 21-22 мая 2011 года. - Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2011. - С. 237-238. - EDN VDUMEJ.

13. Скрипченко, А. С. Повышение эффективности работы тепловых сетей / А. С. Скрипченко // Инновационная наука. - 2016. - № 5-2(17). - С. 166-169. -EDN VWVXTD.

14. Смирнов, П. В. Энергосбережение в системах транспортировки и распределения тепловой энергии / П. В. Смирнов // Международная молодежная научная конференция "XXII Туполевские чтения (школа молодых ученых)" : Материалы конференции, Казань, 19-21 октября 2015 года / Министерство образования и науки Российской Федерации, Российский фонд фундаментальных исследований, Казанский национальный исследовательский технический университет им. АН. Туполева-КАИ (КНИТУ-КАИ). - Казань: ООО "Издательство Фолиант", 2015. - С. 472-476. - EDN USFOJD.

15. Патент на полезную модель № 132895 Ш Российская Федерация, МПК G01N 27/10. Детектор системы оперативного дистанционного контроля состояния изоляции предварительно изолированных трубопроводов транспортировки тепловой энергии : № 2013119276/28 : заявл. 25.04.2013 : опубл. 27.09.2013 / Ю. А. Горинов, А. С. Чемоданов, С. Я. Алибеков, Р. Г. Сафин ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Поволжский государственный технологический университет". - EDN UTGOTC.

16. Коростелев, М. С. Пути повышения энергоэффективности при транспортировке тепловой энергии / М. С. Коростелев, Т. С. Бакрунова // Энергетики и металлурги настоящему и будущему России : Материалы 18 -й Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и специалистов, Магнитогорск, 23-25 мая 2017 года / Под общей редакцией Е.Б. Агапитова. - Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2017. - С. 34-36. - EDN YRDGKN.

17. Кобилжонов, Д. Е. у. Энергосбережение при транспортировке тепловой энергии / Д. Е. у. Кобилжонов // Научно-образовательный потенциал молодежи в решении актуальных проблем XXI века. - 2017. - № 7. - С. 227-231. -EDN YMZUUD.

18. Нуров, М. Ш. Оптимизация схемы теплоснабжения по критерию минимума потерь при транспортировке энергии до потребителя / М. Ш. Нуров, С. А. Гордин // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и

прикладных исследований. : материалы II Всероссийской национальной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Комсомольск-на-Амуре, 08-12 апреля 2019 года. - Комсомольский-на-Амуре государственный университет: Комсомольский-на-Амуре государственный университет, 2019. - С. 392-395. - EDN FEDBBK.

19. Соколов, Е. Я. Теплофикация и тепловые сети : учеб. для студентов вузов, обучающихся по направлению "Теплоэнергетика" / Е. Я. Соколов ; Е. Я. Соколов. - 8-е изд., стер. - Москва : МЭИ, 2006. - 472 с. - ISBN 5-903072-15-9. -EDN QMJDYF.

20. Гаврилов, М. В. Особенности энергосбережения в теплоснабжающих системах населенных пунктов / М. В. Гаврилов, В. Н. Дорофеев // Современные проблемы и перспективы развития строительства, теплогазоснабжения и энергообеспечения: Материалы IX Национальной конференции с международным участием, Саратов, 11-12 апреля 2019 года / Под ред. Ф.К. Абдразаков. - Саратов: Саратовский государственный аграрный университет им. Н.И. Вавилова, 2019. -С. 71-75. - EDN VWPPIY.

21. Умный город [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://city-smart.ru.

22. Щеголихина, М.С. Энергосберегающий технологии - технологии будущего. / М. С. Щеголихина // Прогрессивные технологии и процессы. Сборник научных статей 2-й Международной молодежной научно-практической конференции в 3-х томах. - Курск, 2015. - С. 193-194.

23. Левинзон, С. Что нового в энергосберегающих технологиях. Перспективы / С. Левинзон // Международный журнал экспериментального образования. - 2015. - № 5-1. - С. 78-80. - EDN TUDGPL.

24. Захаров, А. С. Технология "Умный Дом" как энергосберегающая технология будущего / А. С. Захаров, А. К. Орлов // Экономика и предпринимательство. - 2018. - № 5(94). - С. 1166-1169. - EDN XOTQLR.

25. Звонарева, Ю. Н. Энергосбережение в системах теплоснабжения крупных муниципальных объединений, запитанных от нескольких источников

тепла / Ю. Н. Звонарева, Ю. В. Ваньков // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2015. - Т. 326. - № 11. - С. 75-82. -EDN VQWBYP.

26. Мешалкин, В. П. Управление проектами по модернизации систем уличного освещения городов и поселений Арктики / В. П. Мешалкин, И. М. Макарова // Север и рынок: формирование экономического порядка. - 2018. - № 3(59). - С. 164-173. - DOI 10.25702/KSC.2220-802X.3.2018.59.164-173. - EDN YNJPED.

27. Патент № 2645215 С2 Российская Федерация, МПК H02J 3/00. Система энергосбережения, способ энергосбережения и программа энергосбережения : № 2014147986 : заявл. 31.05.2012 : опубл. 19.02.2018 / Е. Умамото ; заявитель НИХОН ТЕКНО КО., ЛТД. - EDN YSCSUX.

28. Основные направления энергосбережения на предприятиях и оборудование, используемое для энергосбережения / В. И. Самохин, Д. В. Самохин, И. В. Сухоставский, Е. Е. Бабкин // Электронные информационные системы. - 2020. - № 1(24). - С. 63-76. - EDN RPZLYX.

29. Алибаев, Т. Л. Координация региональной программы энергосбережения (на примере программ энергосбережения Республики Татарстан) / Т. Л. Алибаев // Актуальные вопросы развития современного общества: материалы Международной научно-практической конференции, Курск, 20 апреля 2012 года / Ответственный редактор Горохов А.А. - Курск: Закрытое акционерное общество "Университетская книга", 2012. - С. 12-15. - EDN TMMNRL.

30. Петин, С. Н. Концепция интенсивного энергосбережения - научная стратегия для энергосбережения производственного комплекса / С. Н. Петин, В. Д. Ванюшкин // Молодежь и XXI век - 2017 : материалы VII Международной молодежной научной конференции: в 4 томах, Курск, 21-22 февраля 2017 года. -Курск: Закрытое акционерное общество "Университетская книга", 2017. - С. 250254. - EDN YHYKWR.

31. Анисимова, Е. Ю. Оптимизация температурных режимов общественно-административных и производственных зданий: специальность 05.13.06 "Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Анисимова Елена Юрьевна. - Челябинск, 2008. -172 с. - EDN NPJWJV.

32. Вологдин, С. В. Методы и алгоритмы повышения энергоэффективности многоуровневой системы централизованного теплоснабжения: специальность 05.13.01 "Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Вологдин Сергей Валентинович. - Ижевск, 2012. -292 с. - EDN SUVKXR.

33. Басалаев, А. А. Метод оптимизации температуры подаваемого теплоносителя в системе централизованного теплоснабжения зданий на основе имитационного моделирования / А. А. Басалаев, Д. А. Шнайдер // Вестник Южно -Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2017. - Т. 17. - № 1. - С. 15-22. - DOI 10.14529/^оТ70102. - EDN XTCHCL.

34. Байбаков, С. А. Оптимизация тепловых сетей по затратам на транспортирование теплоносителя (оптимизация транспортирования тепла) / С. А. Байбаков, К. В. Филатов // Энергетик. - 2012. - № 12. - С. 26-33. - EDN PLYCOD.

35. Стенников, В. А. Применение алгоритма перебора деревьев и метода имитации отжига для схемно-структурной оптимизации тепловых сетей / В. А. Стенников, А. А. Чемезов // Программные продукты и системы. - 2018. - № 2. -С. 387-395. - EDN UYSUGQ.

36. Вологдин, С. В. Математическая модель оптимизации тепловых потоков между зданиями в многоконтурной тепловой сети с целью снижения дисбаланса системы теплоснабжения за счет регулирования сопл элеваторных узлов / С. В. Вологдин // В мире научных открытий. - 2011. - № 12(24). - С. 194204. - EDN OPWLPH.

37. Никифоров, А. Г. Оптимизация топологии тупиковых тепловых сетей / А. Г. Никифоров, А. В. Яковлев // Инновации в сельском хозяйстве. - 2014. - № 5(10). - С. 129-132. - EDN TAQPDL.

38. Якимович, Б. А. Математическая модель снижения дисбаланса отопительной системы зданий / Б. А. Якимович, С. В. Вологдин // Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова. - 2012. - № 2(54). - С. 172-175. - EDN OYYLAL.

39. Ефимов, А. Л. Отопление промышленных, общественных и жилых зданий: учебное пособие по курсу "Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха" для студентов, обучающихся по направлению "Теплоэнергетика" / А. Л. Ефимов; А. Л. Ефимов, В. И. Косенков, И. В. Сынков; под ред. В. И. Косенкова ; М-во образования и науки Российской Федерации, Федеральное агентство по образованию, Московский энергетический ин-т (технический ун-т) (МЭИ). -Москва : Издательский дом МЭИ, 2007. - 47 с. - ISBN 978-5-383-00026-7. - EDN QNMSSH.

40. Долгушев, Е. Ю. Использование интеллектуальной релейной защиты электроэнергетических систем для повышения энергосбережения / Е. Ю. Долгушев // Проблемы и перспективы развития электроэнергетики и электротехники : материалы Всероссийской научно-практической конференции, Казань, 20-21 марта 2019 года. - Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2019. - С. 261-266. - EDN HFQRMV.

41. Масютина, Г. В. Перспективы использования солнечной энергетики с применением технологий искусственного интеллекта в агропромышленных комплексах / Г. В. Масютина, А. Т. Ростова, А. А. Елисеева, Н. Н. Щикунов // Материалы конференции: Современные подходы к развитию агропромышленного, химического и лесного комплексов. проблемы, тенденции, перспективы - Великий Новгород, 2021. - С. 419-425.

42. Ясницкий, Л. Н. Технология нейросетевого моделирования и обзор работ Пермской научной школы искусственного интеллекта / Л. Н. Ясницкий, К.

В. Богданов, Ф. М. Черепанов // Фундаментальные исследования. - 2013. - № 1-3. - С. 736-740. - EDN PUUIXX.

43. Бондарь, В. В. Нейросетевой прогноз потребления электроэнергии, анализ значащих факторов и разработка полезных рекомендаций / В. В. Бондарь, Н. А. Малинин, Л. Н. Ясницкий // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. - 2006. - № 4(4). - С. 10-17. - EDN VLGLOQ.

44. Бондарь, В.В., Малинин Н.А. Ясницкий Л.Н. Нейросетевой прогноз потребления электроэнергии предприятиями бюджетной сферы. / В. В. Бондарь, Н. А. Малинин, Л. Н Ясницкий // Вестник Пермского университета. Математика. Информатика. Механика. Вып. 2 - Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2005. - С. 23-27.

45. Курт, Х. Проектирование системы управления наружным освещением для умных городов на основе искусственного интеллекта / Х. Курт, И. Кияк // Светотехника. - 2021. - № 4. - С. 31-41. - EDN PBUSFN.

46. Шер, И. А. Информационные технологии и инструментальные средства на базе искусственного интеллекта для научных исследований и управления в энергетике / И. А. Шер, И. А. Головщикова, В. В. Данилов, В. В. Новорусский, С. Р. Сафаров, С. К. Скрипкин // Иркутск, 1994. - Отчет о НИР (НИОКР) - грант № 94-01-0136.

47. Ибрагимов, И. М. Методологические основы применения технологий искусственного интеллекта в энергетике / И. М. Ибрагимов // Энергосбережение и водоподготовка. - 2008. - № 1(51). - С. 6-9. - EDN JUADJD.

48. Камнев, В. И. Преимущества и возможности применения технологий искусственного интеллекта и оптимизации работы энергетических систем и оборудования / В. И. Камнев, И. М. Ибрагимов // Известия Академии промешенной экологии, 2003. - №1.- С.10-21.

49. Cass, R., Radl B. A neural network modeling and optimization system for online heat rate Improvement and NOx reduction of coal fired furnaces / R. Cass, B. Radl // Proc. World Congress on Neural Networks, 2. Washington, DC, July 1993.-P.656-659.

50. Li, K. Neural networks and genetic algorithms can cupport human supervisory control to reduce fossil fuel power plant emissions / K. Li, S. Thompson, P. A. Wieringa, J. Peng, G. R. Duan // Cogn. Tech. Work, 2003. - Vol.5.- P.107-126.

51. Sehgal, R. Intelligent Optimization of Coal Burning to Meet Demanding Power Loads, Emission Requirements, and Cost Objectives. GE Power Systems GER4198 / R. Sehgal, P. J. Marolda - 2000.

52. Халитов, И. Р. Применение искусственного интеллекта в энергетике / И. Р. Халитов, А. М. Рахимов, М. М. Фанилевич, Р. Г. Филькин // Сборник статей XII Всероссийской научно-практической конференции «Высокие технологии, наука и образование: актуальные вопросы, достижения и инновации» - Пенза, 2021. - С. 12-14.

53. Лосев, А. Н. Применение искусственного интеллекта в Российской энергетике для повышения энергоэффективности сельского хозяйства / А. Н. Лосев // Доклады ТСХА, Москва, 03-05 декабря 2019 года. - Москва: Российский государственный аграрный университет - МСХА им. К.А. Тимирязева, 2020. - С. 399-403. - EDN GOBUJJ.

54. Селютин, В. Е. Применение искусственного интеллекта в сфере энергетики / В. Е. Селютин, П. А. Бодрилов, В. А. Савиных // Моя профессиональная карьера. - 2021. - Т. 1. - № 28. - С. 100-103. - EDN NOOPIQ.

55. Роженцова, Н. В. Тенденция развития искусственного интеллекта в энергетике / Н. В. Роженцова, М. В. Пятникова // Наука. Технология. Производство - 2019: Моделирование и автоматизация технологических процессов и производств, энергообеспечение промышленных предприятий : Материалы Всероссийской научно-методической конференции, посвященной 100-летию образования Республики Башкортостан, Салават, 10-12 сентября 2019 года.

- Салават: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2019.

- С. 133-135. - EDN ZAWQER.

56. Тухватуллин, Л. Т. Применение языка программирования Python в электротехническом инжиниринге / Л. Т. Тухватуллин // World science: problems and innovations : сборник статей L Международной научно-практической

конференции, Пенза, 30 января 2021 года. - Пенза: "Наука и Просвещение" (ИП Гуляев Г.Ю.), 2021. - С. 66-68. - EDN KPWJSH.

57. Morgan, P., Data Analysis From Scratch With Python. AIScience / P. Morgan, - 2018.

58. Моисеенко, Е. С. Эффекты от внедрения решений на базе искусственного интеллекта в энергетику / Е. С. Моисеенко // Будущее науки -2021 : сборник научных статей 9-й Международной молодежной научной конференции : в 6 т., Курск, 21-22 апреля 2021 года. - Курск: Юго-Западный государственный университет, 2021. - С. 132-134. - EDN SPSJKV.

59. Искусственный интеллект в энергетике [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://energycentral.com.

60. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2019617705. Программой продукт «Aurora. Тепловой баланс в ЖКХ» / Каримов Р. Р., Батраков С. И.; заявитель и правообладатель Общество с ограниченной ответственностью «СОФТ Менеджмент» (RU) - № 2019617705; заявл. 2019616540 11.06.2019 опубл. 19.11.2019 - 1 c.

61. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016663866 Российская Федерация. Программа графического отображения структуры здания с учетом систем отопления и водоснабжения : № 2016661125 : заявл. 20.10.2016 : опубл. 19.12.2016 / А. В. Кривошеин, Я. С. Кожевников, И. С. Караваев [и др.]; заявитель федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники». -1 c. - EDN STBWKR.

62. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2013619215. Программный продукт «Программный комплекс контроля и управления системой водяного отопления в офисном здании» / Володин В. В. ; государственный заказчик: Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической

сфере" (RU) - № 2013619215; заявл. 2013616847 31.07.2013 опубл. 20.12.2013 - 1 с.

63. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016618161 Российская Федерация. Оптимизация комбинированной системы отопления с льдоаккумулятором : № 2016615504 : заявл. 30.05.2016 : опубл. 22.07.2016 / К. Х. Гильфанов, Н. Ю. Минвалеев, Г. И. Замалиева ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Казанский государственный энергетический университет» (ФГБОУ ВО «КГЭУ»). - 1 с. - EDN XKHUMP.

64. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2014618831. Программный продукт «Специальное программное обеспечение интеллектуальной системы мониторинга, контроля и оптимизации энергопотребления «Умная школа»» / Шаламова Е. А., Лейбович Ю. Р.; правообладатель Общество с ограниченной ответственностью «ДЭЗИС -инжиниринг» (RU); государственный заказчик: ФГБУ "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере" (RU) - № 2014618831; заявл. 2014616791 14.07.2014 опубл. 20.09.2014 - 1 с.

65. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2013661954. Программой продукт «Программа моделирования и расчетов тепловых потоков через ограждающие конструкции сооружения с учетом действия солнечной радиации «TERMO»» / Волков А. Н; заявитель и правообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сочинский государственный университет» (RU) - № 2013661954; заявл. 2013619825 25.10.2013 опубл. 20.01.2014 - 1 c.

66. Архипов, Л. И. Центральные системы кондиционирования воздуха учебное пособие / Л. И. Архипов, В.И. Косенков, И.В. Сынков; под ред. В.И. Косенков - М: Изд-во МЭИ, 2005. - 80 с.

67. Сканави, А. Н. Отопление: учебник для вузов по направлению "Строительство" специальность 290700 "Теплогазоснабжение и вентиляция" / А.

Н. Сканави, Л. М. Махов . - М. : Ассоциация строительных вузов (АСВ), 2006. -576 с.

68. Центральные системы кондиционирования воздуха типа "ВЕЗА" : учебное пособие по курсу "отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха" для студентов, обучающихся по направлению "Теплоэнергетика" / [А. Л. Ефимов и др.] ; под ред. В. И. Косенкова ; М-во образования и науки Российской Федерации, Московский энергетический ин-т (Технический ун-т). - Москва : МЭИ, 2010. - 70 с. - ББК дШ1№КВ.

69. Теплоснабжение и вентиляция : курсовое и дипломное проектирование : учебное пособие для вузов по специальностям "Теплогазоснабжение и вентиляция", "Теплогазоснабжение, вентиляция и охрана воздушного бассейна" / Б. М. Хрусталев, Ю. Я. Кувшинов, В. М. Копко [и др.]. -3-е издание, исправленное и дополненное. - Москва : Издательство АСВ, 2010. -784 с. - ББК ГО7ХЫБ.

70. Горячева, Е. М. Расчет и подбор современных систем кондиционирования воздуха. Сплит-системы: учебное пособие по курсу "Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха" по направлению "Теплоэнергетика и теплотехника" / Е. М. Горячева, А. Л. Ефимов, В. И. Косенков, [и др.], Нац. исслед. ун-т "МЭИ" ; ред. А. Л. Ефимов . - М. : Изд-во МЭИ, 2013. - 48 с.

71. Уайлд, Д. Оптимальное проектирование / Д. Уайлд - М. : Мир, 1981. -272 с.

72. Лепешкин, А. В., Пхакадзе С.Д., Суздальцев В.Е., Курмаев Р.Х. Графоаналитический метод расчета простых и сложных трубопроводов. Учебное пособие по курсу «Основы гидравлики и гидропривода» для специальности 190603.65 «Сервис транспортных и технологических машин и оборудования» (по видам) / А. В. Лепешкин - Под редакцией профессора А.А. Михайлина - М., МАМИ, 2010. - 33 с.

73. Толмачева, М. К., Хасилев В. Я. Программа расчета многокольцевых гидравлических сетей увязочным методом / - М. К. Толмачева М.: ГИПРОТИСГОССТРОЯ СССР, 1965. - 21 с.

74. Цай, С. Принцип минимума и оптимальная политика управления вентиляционными и гидравлическими сетями / С . Цай, Г.К. - Рязанцев - Алма-Ата: Наука, 1968. - 258 с.

75. Krasnov, A. S. Solution of the Problem of Hydraulic Calculation in Networks Using the Method of Stepwise Dimensionality Reduction / A. S. Krasnov, I. G. Rusyak // Journal of Computational and Engineering Mathematics. - 2014. - Vol. 1. - No 2. - P. 3-17. - EDN TRZDOV.

76. Андрияшев, М. М, Гидравлические и тепловые расчеты водопроводных линий и сетей / М. М Андрияшев- М.: Мин-во коммун. Хоз. Ва РСФСР, 1956. - 172 с.

77. Лобачев, В. Г. Новый метод увязки колец при расчете водопроводных сетей / В. Г. Лобачев // Сан. Техника, 1934. - №2 - С. 8-12.

78. Сеннова, Е. В. Математическое моделирование и оптимизация развивающихся систем теплоснабжения / Е. В. Сеннова, В. Н. Силдер -Новосибирск: Наука, 1987. - 224 с.

79. Шуравин, А. П. Обзор методов оптимизации для решения экстремальных задач в энергетике и тепловых сетях / А. П. Шуравин // Информационные технологии в науке, промышленности и образовании : Сборник трудов Всероссийской научно-технической конференции, Ижевск, 31 марта 2019 года / отв. ред. К. Ю. Петухов. - Ижевск: Издательство ИжГТУ им. М.Т. Калашникова, 2019. - С. 65-73. - EDN GAKADC.

80. Абрамов, Л. М., Математическое программирование / Л. М. Абрамов, В.Ф. Капустин - Учебное пособие. - Л.: ЛГУ, 1981. - 328 с.

81. Таха, Хемди А. Введение в исследование операций / Хемди А. Таха ; [пер. с англ. и ред. А.А. Минько]. - 7-е изд. - М. [и др.] : Вильямс, 2005 (ГПП Печ. Двор). - 901 с. : ил., табл.; 24 см + CD-ROM.; ISBN 5-8459-0740-3 (в пер.)

Зуховицкий С. И., Авдеева Л. И. Линейное и выпуклое программирование. — М.: Наука, 1966. - 348 с.

82. Шевченко, В. Н. Линейное и целочисленное линейное программирование / В. Н. Шевченко, Н. Ю Золотых— Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета им. Н.И. Лобачевского, 2004. — 154 с.

83. Аббасов, М. Э. Методы оптимизации: Учеб. пособие / Аббасов М. Э. — СПб.: Издательство "ВВМ", 2014. — 64 с.

84. Шуравин, А. П. Применение генетического алгоритма для оптимизации температурного режима помещений посредством регулирования балансировочных клапанов стояков / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин // Интеллектуальные системы в производстве. - 2018. - Т. 16. - № 2. - С. 113-120. -DOI 10.22213/2410-9304-2018-2-113-120. - EDN RSXRDB.

85. Шуравин, А. П. Проект "Умный город". Применение эвристических алгоритмов для оптимизации термогидравлических режимов зданий / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин // Выставка инноваций - 2018 (весенняя сессия) : Сборник материалов XXV Республиканской выставки-сессии студенческих инновационных проектов, Ижевск, 25 апреля 2018 года. - Ижевск: Ижевский государственный технический университет им. М.Т. Калашникова, 2018. - С. 196202. - EDN XRTKNV.

86. Шуравин, А. П. Сравнение генетического алгоритма и метода координатного поиска для оптимизации температурного режима помещений посредством регулирования клапанов отопительных приборов и балансировочных клапанов стояков / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин, М. М. Горохов // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов Международной научной конференции, Воронеж, 17-19 декабря 2018 года. -Воронеж: Научно-исследовательские публикации, 2019. - С. 470-475. - EDN VVIPDQ.

87. Журавлев, С. Ю. Методы оптимизации: учеб.-метод. пособие / С.Ю. Журавлев - Краснояр. гос. аграр. ун-т. - Красноярск, 2014. - 132 с.

88. Скиена, С. Алгоритмы. Руководство по разработке / С. Скиена - 2-е изд.: Пер с англ. - СПб - БХВ-Петербург, 2019. - 720 с.:ил.

89. Беллман, Р. Динамическое программирование / Р. Беллман — М.: Издательство иностранной литературы, 1960. - 400 с.

90. Кормен, Т. Глава 15. Динамическое программирование / Т. Кормен , Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, К. Штайн // Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms / Под ред. И. В. Красикова. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1296 с. — ISBN 5-8459-0857-4.

91. Кочегуров, Е. А. Теория и методы оптимизации / Е. А. Кочегурова; Томский политехнический университет / Е. А. Кочегуров - Томск: Изд-во Томского Политехнического университета, 2012. - 157 с.

92. Артамонов, В.А. Линейная алгебра и выпуклая геометрия / В.А. Артамонов, В.Н. Латышев - М.: Факториал Пресс, 2004. - 223 с.

93. Карманов, В. Г. Математическое программирование. Учеб. пособие / В. Г. Карманов - 5 изд., стереотип М.: Физматлит, 2004. - 263 с.

94. Емельянов, В. В. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик — М.: Физматлит, 2003. — 432 с.

95. Карпенко, А. П. «Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой» / А. П. Карпенко - Москва: Издательство МГТУ им. Баумана, 2014. - C. 450.

96. Шуравин, А. П. Исследование обучаемости нейронной сети на примере предсказания числовых рядов / А. П. Шуравин // Научные достижения и открытия 2017 : сборник статей III Международного научно-практического конкурса, Пенза, 05 октября 2017 года. - Пенза: "Наука и Просвещение" (ИП Гуляев Г.Ю.), 2017. - С. 31-36. - EDN ZHPHHD.

97. Шуравин, А. П. Фильтрация входных данных нейронной сети с применением технологии цифровой обработки сигналов / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин // Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова. - 2017. - Т. 20. - № 4. - С. 104-109. - DOI 10.22213/2413-1172-2017-4-104-109. - EDN ZVEWZR.

98. Чипига, А. Ф. Исследование влияния вероятности возникновения оператора мутации на сходимость генетического алгоритма / А. Ф. Чипига, Д. А. Колков, В. А. Конюшков // Современные наукоемкие технологии. - 2007. - № 10.

- С. 78. - EDN IJFFHP.

99. Долженко, А. М. Сравнение скорости сходимости различных видов генетических алгоритмов / А. М. Долженко, К. К. Рыбалко, М. Н. Робченко // Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике. - 2016. - Т. 1. - № 1. -С. 176-178. - EDN WKCYQP.

100. Применение искусственных нейронных сетей в задачах управления генетическим алгоритмом / Д. А. Петросов, Р. А. Ващенко, А. А. Степовой [и др.] // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2019. - Т. 7. -№ 4(27). - С. 10-11. - DOI 10.26102/2310-6018/2019.27.4.016. - EDN VLFWXG.

101. Асанов, Ю. А. Модификация генетического алгоритма с адаптивным переключением кроссовера / Ю. А. Асанов, С. Ю. Белецкая, М. Р. Г. Аль-Саеди // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2020. - Т. 8. - № 2(29). - DOI 10.26102/2310-6018/2020.29.2.009. - EDN KASJTC.

102. Матюхина, Я. С. Нечеткая система управления параметрами генетического алгоритма, настраиваемая генетическим алгоритмом / Я. С. Матюхина // Решетневские чтения. - 2017. - Т. 2. - С. 219-220. - EDN YLZANF.

103. Tausnev, D. A. Modification of selective pressure in genetic algorithms for solving the problems of unconditional monocriterial optimization / D. A. Tausnev // Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации. - 2020. - No 19.

- P. 70-72. - EDN HUMEZU.

104. Федоров, Е. А. Исследование скорости работы генетического алгоритма и алгоритма полного перебора / Е. А. Федоров // Сборник избранных статей научной сессии ТУСУР. - 2019. - № 1-2. - С. 107-109. - EDN LYWOYN.

105. Гулакова, Т. К. Исследование зависимости эффективности работы генетического алгоритма от выбора параметров операторов алгоритма на

многоэкстремальных тестовых функциях / Т. К. Гулакова // Актуальные проблемы авиации и космонавтики - Красноярск, 2010. - С. 315-317.

106. Zhan, Z-H. Adaptive Particle Swarm Optimization / Z-H. Zhan, J. Zhang, Y. Li, H. S-H. Chung, // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 2009. — vol. 39 - № 6. - P. 1362-1381.

107. Dorigo, M. Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem / M. Dorigo, L. M. Gambardella // IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1997. - vol. 1 - 1. - P. 53-66.

108. Берталанфи, Л. фон. История и статус общей теории систем // Системные исследования / фон Л. Берталанфи — М.: Наука - 1973. - 266 с.

109. Тарасенко, Ф. П. Прикладной системный анализ: учебное пособие / Ф. П. Тарасеко. — М. : КНОРУС, - 2010. - 224 с.

110. Shuravin, A. P. Comparison of the characteristics of the genetic algorithm and the method of coordinates search for optimization of temperature modes indoor areas / A. P. Shuravin, S. V. Vologdin // CEUR Workshop Proceedings : DS-ITNT 2019 - Proceedings of the Data Science Session at the 5th International Conference on Information Technology and Nanotechnology, Samara, 21-24 мая 2019 года. -Samara: Без издательства, 2019. - P. 260-270. - DOI 10.18287/1613-0073-20192416-260-270. - EDN CTALTL.

111. Шуравин, А. П. Исследование характеристик генетического алгоритма, применяемого для оптимизации температурного режима отапливаемых помещений / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2020. - № 4. - С. 49-61. - DOI 10.24143/2072-9502-2020-4-49-61. - EDN VJDREX.

112. Вологдин, С. В. Расчет нестационарного теплообмена помещений / С. В. Вологдин, А. С. Краснов // Известия Института математики и информатики Удмуртского государственного университета. - 2006. - № 2. - С. 143-146. - EDN OPPFEB.

113. Рабинер, Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л. Рабинер, Б. Гоулд - М: Мир. - 1978 - 835 с.

114. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019662732 Российская Федерация. Оптимизация гидравлических сопротивлений клапанов стояков и регуляторов отопительных приборов зданий : № 2019661673 : заявл. 23.09.2019 : опубл. 02.10.2019 / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин ; заявитель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова». - EDN ELBYME.

115. Шуравин, А. П. Сравнение характеристик генетического алгоритма и метода координатного поиска для оптимизации температурного режима помещений / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин // Сборник трудов ИТНТ-2019, Самара, 21-24 мая 2019 года. - Самара: Новая техника, 2019. - С. 462-470. - EDN ZLTDEW.

116. Шуравин, А. П. Исследования совместной работы генетического алгоритма и алгоритма координатного поиска для оптимизации температуры отапливаемых помещений / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2019. - № 4. - С. 59-69. - DOI 10.24143/2072-9502-2019-4-59-69. - EDN ZKRXIQ.

117. Повышение эффективности алгоритма оптимизации температурного режима помещений многоквартирных зданий / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин, М. М. Горохов, Г. А. Благодатский // Современные информационные технологии и ИТ-образование. - 2019. - Т. 15. - № 3. - С. 626-634. - DOI 10.25559/SITITO.15.201903.626-634. - EDN SQIRFB.

118. Multi-apartment building indoor areas temperature regime optimization algorithm efficiency improvement / A. P. Shuravin, S. V. Vologdin, M. M. Gorokhov, G. A. Blagodatsky // Journal of Physics: Conference Series, Krasnoyarsk, Russian Federation, 25 сентября - 04 2020 года. - Krasnoyarsk, Russian Federation: Institute

of Physics and IOP Publishing Limited, 2020. - P. 32040. - DOI 10.1088/17426596/1679/3/032040. - EDN KCNCDE.

119. Коляда, А. В. Исследование ландшафтов целевых функций при эволюционной оптимизации : специальность 05.13.01 "Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Коляда Александр Владимирович. -Таганрог, 2005. - 214 с. - EDN NNKYDV.

120. К вопросу эффективности методов и алгоритмов решения оптимизационных задач с учетом специфики целевой функции / Е. Н. Остроух, Ю. О. Чернышев, Л. Н. Евич, П. А. Панасенко // Вестник Донского государственного технического университета. - 2019. - Т. 19. - № 1. - С. 81-85. -DOI 10.23947/1992-5980-2019-19-1-81-85. - EDN LDQOKA.

121. Королев, С. А. Модификация алгоритма роя частиц на основе метода анализа иерархий / С. А. Королев, Д. В. Майков // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. - 2019. - № 4. - С. 36-46. - EDN VVPHHE.

122. Шуравин, А. П. Исследование влияния внешних условий на оптимальное значение гидравлических сопротивлений клапанов отопительных приборов, установленных в отапливаемом помещении / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин // Современные информационные технологии и ИТ-образование. -2020. - Т. 16. - № 3. - С. 598-609. - DOI 10.25559/SITITO.16.202003.598-609. -EDN HGBOXZ.

123. Шуравин, А. П. Исследование сходимости генетического алгоритма при решении задачи устранения температурного дисбаланса отапливаемых помещений / А. П. Шуравин, С. В. Вологдин // Интеллектуальные системы в производстве. - 2022. - Т. 20. - № 1. - С. 106-114. - DOI 10.22213/2410-9304-20221-106-114. - EDN NFCKXO.

124. Приказ №29/14 от 20.12.2019 г. «О внесении изменений в приказ Министерства строительства, жилищно-коммунального хозяйства и энергетики Удмуртской Республики от 20 декабря 2018 года XII 23/16 «О долгосрочных

параметрах регулирования для ПАО «Т Плюс» (филиал «Удмуртский») на 20192023 годы и тарифах на тепловую энергию, поставляемую ПАО «Т Плюс» (филиал «Удмуртский) потребителям» [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://udm.esplus.ru/upload/iblock/960/PAO.pdf. Дата обращения 13.02.2021.

125. Анкета дома "г. Ижевск, ул. Пушкинская, 181" . [Электронный ресурс] -Режим доступа: https://dom.mingkh.ru/udmurtskaya-respublika/izhevsk/132568. Дата обращения 14.02.2021.

126. Вентиль регулирующий прямой Кар 3/4" для радиатора (294 3/4) [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://vodazone.ru/ventil-reguHruyushij-dlya-radiatora-pryamoj-itap-294-34-294-34. Дата обращения 15.02.2021.

127. Прайс-лист на сантехнические услуги [Электронный ресурс] - Режим доступа - https://izhevsk.d-mastera.ru/tseny-na-uslugi-santehnika. Дата обращения 16.02.20121.

128. Башмаков, И. А. Анализ основной тенденции развития систем теплоснабжения в России и за рубежом / И. А. Башмаков // ЭСКО - 2012 - №12 -36 С.

Приложение 1. Акт о внедрении

Приложение 2. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ

йг.,1